Generative vs. Predictive AI

Unterschiede und Synergien

September 2023

Kaum ein Tag vergeht, an dem nicht irgendwo über die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz im Marketing geschrieben, diskutiert oder geworben wird. Der Hype hat insbesondere die Kreativbranche aufgewirbelt. KI als Ideengeber und Content-Produzent. Allgemein bekannt als Generative AI bzw. generative KI, revolutionieren ChatGPT, Dalle-e und Co. den Prozess der Content-Erstellung. Noch nie war es einfacher und schneller, realistische Inhalte, wie Texte, Musik, Videos oder Bilder, zu generieren. Insbesondere in der Automatisierung von Marketingprozessen zeigt KI also heute schon einen hohen Reifegrad und Praxiseinsatz.

Über die Einsatzmöglichkeiten der Marketing-Automatisierung hinaus, bietet künstliche Intelligenz aber zudem ein erhebliches Potenzial als strategische Ressource in der gesamten Wertschöpfungskette verstanden zu werden. Denn durch KI-Augmentation lassen sich neue (Wachstums-) Potenziale erschließen und strategische Entscheidungen auf Basis von Smart Data treffen und nachvollziehbar begründen.

Predictive AI

Im Vergleich zu generativer KI konzentriert sich die Predictive AI (prädiktive KI) auf die Analyse vorhandener Daten, das Erkennen von Mustern sowie die Erstellung von Prognosen und Simulationen unterschiedlicher Szenarien.

Zwar nutzen sowohl generative als auch prädiktive KI Deep Learning Algorithmen und maschinelles Lernen, doch während die eine Inhalte – und damit Daten – erstellt, analysiert die andere KI Daten und simuliert Ergebnisse.

Wie können nun Agenturen und Werbetreibende diese Arten von KI für sich nutzen?

Prädiktive KI unterstützt Werbetreibende dabei, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen, Wettbewerbsvorteile zu sichern und merklich sowohl die Profitabilität als auch die Effizienz zu steigern.

Creating Addvertising Magic

Die Magie liegt im Zusammenspiel und der sinnvollen Nutzung beider Arten von KI entlang des Kommunikations- und Mediaplanungsprozesses.

1. Insights erlangen

Marktchancen erkennen, Wachstum sichern

Marktpotenziale sowie entsprechende Consumer Intelligence zu bisher nicht erreichten Zielmärkten und -gruppen lassen sich unkompliziert und kostengünstig ermitteln. Der Big Data Ansatz der KI-gestützten Marktforschung ermöglicht eine äußerst flexible Zielgruppenmodellierung, sodass schnell kommunikationsrelevante Erkenntnisse abrufbar sind, die ausschlaggebend sein können, um ins Relevant Set bisher nicht erreichter Zielgruppen vorzudringen.

Zielgruppen-Empathie entwickeln

Quasi in Echtzeit berechnet die KI relevante Insights auf Basis von echtem Meinungs- und Konsumverhalten. Strategen und Brand-Verantwortliche erlangen umfangreiche und tiefgreifende Einblicke in unterschiedlichste Zielgruppen. Mit dem Eintauchen in die Lebens- und Medienrealität können Werbetreibende ein Gefühl für die Bedürfnisse, Interessen und Treiber ihrer Zielgruppen entwickeln, um schlussendlich entsprechende Rückschlüsse für eine passgenaue, wirksame Marketing- und Kommunikationsstrategie ziehen zu können.

2. Clustering

Homogene Subsegmente bilden, Streuverluste vermeiden

Große, heterogene Zielgruppen können mithilfe verschiedener Clustering Algorithmen segmentiert werden, um homogene Subsegmente zu bilden. Nun können entsprechende Inhalte und Themen bestimmt werden, die innerhalb der jeweiligen Subsegmente stark resonieren. Zudem werden die Medienumfelder bestimmt, die vom jeweiligen Subsegment präferiert konsumiert werden.

3. Kreation

Anhand der Ergebnisse aus den oben beschriebenen Punkten 1) und 2) liefert die prädiktive KI der Kreation wertvollen Input, der in starke Promptings überführt werden kann, um schnell passenden Content-Ideen und -Alternativen zu erstellen. Dabei setzen die Insights die Leitplanken für kreative, bedürfnis- und persönlichkeitsgerechte Werbemittel, die im Kampagnenverlauf aufgrund von Relevanz und Involvement optimal konvertieren.

4. Media-Aktivierung

Direkte Übersetzung von Zielgruppe in Media: Der Power-Boost für die Mediaplanung

Das Zusammenspiel von Big bzw. Smart Data und Deep Learning Algorithmen ermöglicht erstmals einen ganzheitlich integrierten Ansatz und verbindet die bisherigen Datensilos der Kreation und Zielgruppenaktivierung. Oder anders gesagt: die AIlon KI leistet die Übersetzung von Zielgruppen in den medialen Raum und berechnet simultan eine granulare, segmentspezifische Mediennutzungsanalyse der jeweiligen Audiences.

Fazit

Während sich mit generativer KI schnell Ideen und Inhalte erzeugen lassen, setzt die prädiktive KI früher im Planungsprozess an. Dank des holistischen Ansatzes der Zielgruppenanalyse liefert sie wertvollen Input für die Konzeption, Kreation und Mediaplanung, was sich merklich in der Qualität des Outputs sowie der Effizienz niederschlägt. Trennscharfe Zielgruppensegmente, konversionsstarke Werbemittel sowie eine höchst präzise Aussteuerung führen zu verbesserten Kampagnen-KPIs und damit zu mehr Profitabilität und Wachstum.

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